Pourquoi Target, Canva et WPP adoptent le Model Context Protocol

Le Model Context Protocol, plus connu sous l’acronyme MCP, s’impose rapidement comme l’un des piliers techniques du marketing piloté par des agents d’intelligence artificielle. Conçu pour standardiser la manière dont les systèmes d’IA accèdent aux données et interagissent avec des infrastructures variées, ce protocole devient un passage obligé pour les marques souhaitant exploiter pleinement les capacités des agents autonomes.

Des acteurs aussi différents que Target, Canva, WPP, Publicis ou Amazon Ads ont déjà intégré MCP dans leurs écosystèmes, indique Adage. L’enjeu dépasse largement la simple interopérabilité : il s’agit de bâtir une couche technique commune permettant aux agents d’IA de comprendre, d’exécuter et d’automatiser des opérations marketing complexes.

MCP, un socle pour les agents d’IA

Introduit par Anthropic, MCP permet à un agent de se connecter à des sources de données ou des services sans qu’il faille développer une intégration spécifique pour chaque interaction. Cette approche rappelle l’évolution qu’a représentée l’USB-C dans l’électronique : une interface unique pour accéder à des systèmes multiples.

Dans un environnement où les agents prennent en charge de plus en plus de tâches — achat média automatisé, analyse d’audience, recommandation créative ou gestion de campagnes — MCP devient indispensable. Les systèmes conçus à l’origine pour des utilisateurs humains doivent désormais dialoguer avec des agents capables de parcourir, interpréter et manipuler des volumes importants de données. MCP constitue le langage commun qui permet cette adaptation.

Pourquoi le marketing bascule vers MCP

Le marketing agentique repose sur des modèles qui travaillent en autonomie, ou semi-autonomie, au sein d’outils complexes. Pour que ces modèles exécutent correctement leurs missions, ils doivent pouvoir comprendre le fonctionnement interne des systèmes auxquels ils se connectent.

MCP répond précisément à ce besoin. Le protocole permet de transmettre à l’agent les règles opérationnelles d’un système sans les modifier. Les annonceurs n’ont pas à revoir la définition d’une impression publicitaire, d’un segment d’audience ou d’une logique de scoring ; MCP se contente de traduire ces concepts pour les rendre intelligibles aux agents. Grâce à cette standardisation, les modèles peuvent exécuter des tâches complexes à partir d’informations cohérentes et structurées.

Des usages concrets dans l’écosystème marketing

L’adoption de MCP s’étend désormais à l’ensemble de la chaîne publicitaire. Dans l’analyse de données, des plateformes ont reconstruit leurs infrastructures pour devenir compatibles MCP, permettant aux agences de brancher leurs agents sur des jeux de données détaillés de marché. Dans le média, des plateformes côté offre comme PubMatic ou côté demande comme Viant utilisent MCP pour connecter, respectivement, leurs inventaires et leurs capacités d’achat aux agents que les annonceurs déploient.

Dans les agences, WPP intègre MCP dans son hub d’IA afin de faire circuler les données de partenaires externes vers les agents internes utilisés par ses équipes. Publicis, via Sapient, connecte des agents de service client directement aux infrastructures des entreprises grâce à MCP, notamment via la marketplace d’outils IA d’Amazon Web Services.

Ces exemples montrent qu’un même protocole peut orchestrer des tâches allant de l’achat média à la recommandation de contenu, en passant par l’automatisation du support client.

Quand les marques deviennent elles-mêmes fournisseurs de MCP

Certaines entreprises ne se contentent pas de connecter des agents à MCP : elles bâtissent leur propre serveur. C’est le cas de Target, qui a développé une infrastructure MCP pour intégrer son application dans ChatGPT. Le modèle peut ainsi naviguer dans l’offre du distributeur et effectuer des achats pour le compte des utilisateurs.

D’autres marques, comme Uber ou Peloton, suivent la même trajectoire pour construire leurs applications dans les écosystèmes d’IA conversationnelle. Canva, de son côté, utilise un serveur MCP pour relier ses services à Microsoft Copilot, permettant à ce dernier d’accéder aux comptes utilisateurs et de générer automatiquement des présentations ou des designs personnalisés.

Construire une infrastructure MCP : un chantier technique

Anthropic et OpenAI proposent des guides détaillés pour créer un serveur MCP et le connecter à des agents, mais le processus reste exigeant. Des compétences pointues en Python ou Typescript sont souvent nécessaires. Certaines entreprises doivent réorganiser complètement leurs bases de données afin que les agents puissent comprendre facilement chaque métrique et son utilité.

Malgré ces contraintes, les bénéfices motivent l’investissement : une fois la structure en place, elle devient un point d’entrée unifié pour tous les agents présents et futurs.

Un standard encore jeune mais déjà incontournable

L’universalisation de MCP n’est pas encore acquise. Google, par exemple, soutient officiellement le protocole mais n’a pas encore adapté l’ensemble de ses infrastructures. Les enjeux de sécurité incitent les acteurs à avancer avec prudence : mal implémenté, MCP peut ouvrir des failles importantes.

Pourtant, l’orientation générale est claire. Que des entreprises comme Google, OpenAI, Microsoft, Meta et Amazon soutiennent toutes un standard créé par un concurrent illustre la nécessité d’un protocole commun. Le marché a déjà connu d’autres initiatives, comme l’Agent2Agent de Google, l’Ad Context Protocol porté par plusieurs plateformes publicitaires ou l’Agentic RTB Framework du IAB Tech Lab.

Ces standards répondent à des besoins spécifiques — communication entre agents, interaction publicitaire ou automatisation programmatique — mais tous reposent sur MCP, considéré comme la couche fondamentale assurant l’accès au système.

Une orientation stratégique pour les marketeurs

À mesure que les agents d’IA automatisent des pans entiers du marketing, les organisations doivent repenser leur architecture de données et leurs processus. MCP apparaît comme le socle technique sur lequel la plupart des standards futurs viendront se greffer.

Pour les marques comme pour les agences, la priorité consiste désormais à comprendre le protocole, à évaluer leur niveau de compatibilité et à anticiper les intégrations nécessaires. Le marketing du futur s’organise autour d’agents capables de collaborer, de circuler d’un système à l’autre et de comprendre des règles complexes. MCP en dessine les fondations.